利用多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行NR網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量?jī)?yōu)化的研究

打開(kāi)文本圖片集

摘要：5G NR網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展為用戶(hù)帶來(lái)了前所未有的高速率和低時(shí)延體驗(yàn)，但隨著網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性的增加以及業(yè)務(wù)范圍的擴(kuò)展，如何確保網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量成為一個(gè)挑戰(zhàn)。多模態(tài)數(shù)據(jù)為優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量提供了新的視角和方法。該文研究了如何利用多模態(tài)數(shù)據(jù)捕獲與預(yù)處理技術(shù)，并融入機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型來(lái)提升NR網(wǎng)絡(luò)的性能，文中介紹了多模態(tài)數(shù)據(jù)的概念以及它在網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中的重要性，然后詳細(xì)描述了數(shù)據(jù)捕獲、預(yù)處理、建模，定義了優(yōu)化目標(biāo)與效用函數(shù)，最后回顧了研究成果并展望了未來(lái)的研究方向。（剩余5329字）